无人机场景教程
创建一个场景来模拟一组建筑物之间的无人机（UAV）飞行。该示例演示在开环模拟中更新UAV姿态。使用UAV场景来可视化UAV飞行并生成模拟点云传感器读数。
介绍
为了测试自主算法，无人机场景使您能够生成测试用例并从环境中生成传感器数据。您可以在工作区中指定障碍物，提供无人机在全局坐标中的轨迹，以及在坐标帧之间转换数据。无人机场景使您能够在参考帧中可视化此信息保护环境。
使用多边形建筑网格创建场景
A.乌瓦塞纳里奥对象是由一组静态障碍物和可移动对象组成的模型，称为平台。用UAV平台对象来模拟固定翼无人机，多电位器和场景中的其他对象。该示例构建由接地平面和11个建筑物组成的场景，如挤出的多边形。装入建筑物的多边形数据并用于添加多边形网格。
%创建无人机场景。场景=uavScenario(“更新速率”2，“推荐”,[75 -46 0]);％添加一个地面平面。color.Gray=0.651*one（1,3）；color.Green=[0.3922 0.8314 0.0745]；color.Red=[1 0]；addMesh（场景，“多边形”，{[-250-150；200-150；200180；-250180]，-40]}，颜色.灰色）％负载建筑多边形。装载(“buildingData.mat”）;％将多边形组添加为挤出网格，从10-30的不同高度。addMesh（场景，“多边形”，{buildionData {1}（1：4，:)，[0 30]}，color.green）addmesh（场景，“多边形”，{buildingData{2}（2:5，：），[0 30]}，color.Green）addMesh（场景，“多边形”，{buildingData{3}（2:10，：），[0 30]}，color.Green）addMesh（场景，“多边形”，{buildionData {4}（2：9，:)，[0 30]}，color.green）addmesh（场景，“多边形”，{buildionData {5}（1：end-1，:)，[0 30]}，color.green）addmesh（场景，“多边形”，{buildionData {6}（1：端1，:)，[0 15]}，Color.Green）AddMesh（场景，“多边形”，{buildingData{7}（1:end-1，：），[0 30]}，color.Green）addMesh（场景，“多边形”，{buildionData {8}（2：结束-1，:)，[0 10]}，color.green）addmesh（场景，“多边形”，{buildionData {9}（1：端1，:)，[0 15]}，Color.Green）AddMesh（场景，“多边形”，{buildionData {10}（1：end-1，:)，[0 30]}，color.green）addmesh（场景，“多边形”，{buildingData{11}（1:end-2，：），[0 30]}，color.Green）％显示了方案。show3D（场景）；xlim（[-250 200]）ylim（[-150 180]）zlim（[0 50]）
定义无人机平台和安装传感器
你可以定义一个UAV平台在场景中作为传感器模型的载体，并通过方案驱动它们以收集模拟传感器数据。您可以将平台与各种网格相关联，例如固定翼翼,Quadrotor.， 和长方体网格。您可以定义顶点和面部表示的自定义网格定义的字母。指定用于描述平台运动的参考帧。
将飞行数据加载到工作区中，并使用NED参考帧创建四轮电机平台。根据加载的飞行日志数据指定初始位置和方向。UAV Body Frame Orients的配置x-轴为正向正时Y-轴为右正，而Z-轴向下正。
装载(“flightData.mat”)%搭建平台平台= Uavplatform（“uav”，场景，“参考框架”,“ned”,...“初始位置”，位置（：：，1），“初始方向”，Eul2quat（方向（：，：，1）））;%设置平台网格。添加旋转以将网格定向到无人机机身框架。更新（平台，“四转子”，{10}，color.Red，[0 0]，eul2quat（[0 0 pi]））
您可以选择安装不同的传感器，例如INS传感器,GPSSensor.或uavLidarPointCloudGenerator系统对象到您的UAV。安装LIDAR点云发生器和一个无人机传感器包含激光雷达传感器型号的对象。指定传感器相对于无人机机身框架的安装位置。
lidarmodel=uavLidarPointCloudGenerator(“azimuthresolution”,0.3324099,...“高度限制”,[-20 20],“海拔挑解”，1.25，...“最大范围”,90,“更新速率”2，“哈罗格兰灭绝”，真）；激光雷达=无人机传感器(“激光雷达”，平台，利达莫德，“mountinglocation”,[0,0,-1]);
沿预定义轨迹驾驶UAV平台并收集点云传感器读数
沿着预定义的轨迹移动UAV，并沿途收集LIDAR传感器读数。该数据可用于测试基于LIDAR的映射和本地化算法。
预先分配traj.和散点图线图，然后指定特定于绘图的数据源。在模拟期间乌瓦塞纳里奥，请使用提供的plotframs.从场景输出作为父轴，以在正确的坐标帧中可视化您的传感器数据。
可视化场景。
[AX，PlotFrams] = Show3D（场景）;
更新打印视图以获得更好的可见性。
xlim（[-250 200]）ylim（[-150 180]）zlim（[0 50]）视图（[-110 30]）轴相同的持有在
创建轨迹的直线图。首先使用Plot3.，然后手动修改绘图的数据源属性。这将提高绘图的性能。
Traj = Plot3（Nan，Nan，Nan，“颜色”，[1 1 1]，“行宽”，2）；traj.XDataSource=位置（：，2,1:idx+1）;traj.ydatasource =位置（：，1,1:idx+1）;traj.zdatasource =-位置（：，3,1:idx+1）;
为点云创建散点图。再次更新数据源属性。
彩色地图(“喷射”）pt = pointcloud（nan（1,1,3））;散点图=散射3（NaN，NaN，NaN，1，[0.3020 0.7451 0.9333]，...“父母”无人机、激光雷达）；scatterplot.XDataSource=“重塑（Pt.Location（：：，1），[]，1）”;scaysplot.ydatasource =重塑（零件位置（：，：，2），[]，1）；scatterplot.ZDataSource=“重塑（pt.location（：:,：3），[]，1）”；scatterplot.CDataSource=“重塑（零件位置（：，：，3），[]，1）-min（重塑（零件位置（：，：，3），[]，1））”;
设置模拟。然后，迭代位置，并在每次激光雷达传感器更新时显示场景。推进场景，移动无人机平台，并更新传感器。
设置（场景）对于idx=0:size（position，3）-1[isupdated，lidarSampleTime，pt]=read（lidar）；如果更新%使用快速更新移动平台可视化框架。show3D（场景，“时间”，lidarSampleTime，“快速更新”符合事实的“父母”，斧头）;%刷新所有绘图数据并可视化。立即刷新数据限制终止%提前场景模拟时间和移动平台。推进（场景）;移动（平台，[位置（：，idx + 1），零（1,6），eul2quat（方向（：，：，idx + 1）），零（1,3）]）％更新场景中的所有传感器。更新传感器（场景）终止持有离开
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